第二個是銀行業，主要有三個應用場景，首先是欺詐預警，透過AI識別可疑的交易。其次是銀行IT開發和運維，很多大型銀行同樣有上萬名軟體工程師，AI可以幫助降本。最後是銀行內部職能的降本增效。

第三個是生物醫藥行業，很多生物醫藥企業都在使用生成式AI加速臨床試驗的速度。舉個例子，一家大型藥企過去可能需要四位博士、花費四周來做一個相關試驗，但在AI的支援下，可能只需要一名博士和一週的時間就可以完成。

第四個是消費品行業。他們會用AI進行個性化營銷，比如定價方案，以及更快地測試營銷方案效果等等。

David Martin：首先因為這四個行業的利潤率高，有預算開發和應用AI。其次，這些行業有充足的資料量。軟體業的資料質量很高，而且有更先進的系統。銀行業在過去十年內不斷投資，提高技術能力。消費品行業也有大量的資料積累，同時他們面臨激烈的行業競爭，希望使用先進技術保障競爭力。

馬徵：我覺得中國和美國非常不一樣，剛才提到美國各行各業都在鋪開AI，因為在這一波AI變革之前，美國經歷了非常大的數字化轉型期，並且進入了SaaS階段，Cloud-based應用廣泛。之所以這麼多領域都能夠容易地接入到AI，是因為SaaS生態系統非常成熟。企業軟體自身開始應用AI，能更快地將創新傳播出去。對於中國，我覺得目前還沒有形成一個特別好的SaaS生態系統，甚至很多企業數字化變革還沒有完全完成，就進入到AI這一波浪潮。因此，我們看到中國更多的AI應用是網際網路公司在主導，主要是2C的應用，這波應用甚至很多都轉到海外去，不但服務中國的消費者，也服務海外的消費者。主要的應用場景有影片生成、Chat工具等，都在百花齊放，我覺得這可能是兩個國家在AI來臨之前，整個商業生態系統不同導致的。

David Martin：我們對上千家企業展開調研，發現只有5%的企業從生成式AI的投資中獲益，20%多的企業獲得了一些回報，70%則沒有看到收益。對於失敗案例，我們看到幾種典型情況。首先，未能集中力量辦大事。在調研中有趣的發現是，透過AI獲得了收益的企業，他們的應用場景反而更少，而有一些企業投資很多應用場景，想要百花齊放，反而效果更加分散，沒有收穫預期的價值。其次，很多企業在投資時，僅僅是在投資“AI技術”本身，但並沒有制定明確的盈利目標和計劃。第三，企業在選擇AI應用場景時，沒有與現有的基礎設施配套，兩者沒有整合。最後，企業必須儲備人才來幫助他們大規模地應用生成式AI，我們很容易做小型的試點，但規模化是非常重要的。

馬徵：我觀察到的現象是，好的AI轉型應該是“全人思維”，而不是場景化思維，真正好的應用是端到端的。這一波AI，我傾向於把它比喻成一個基礎設施，就像我們的水、電、煤一樣，AI是新的智慧“電”，所以它並不是幾個具體的場景，應該是針對一個人的完整賦能和再造。

比如，企業常常提升銷售團隊的能力，要做的不是AI去賦能銷售的某一步，而是複製最成功的銷售個人。我們可以跟蹤Top銷售一天的工作旅程，詳細記錄他每天要做的各種事情，他們跟使用者客戶如何互動，以及在這個過程中產生的各種資料。當你知道他的全部工作內容，有了一個全貌，就能找到在哪一些機會點上有可能對他進行賦能。企業透過資料積累訓練AI，可以讓AI反哺賦能其他銷售。比如說在銷售跟客戶對話的過程中，客戶問了一些問題，他並不是很清楚，但是其他銷售每天都在解答類似的問題，完全有機會建立內部的知識庫，只不過銷售沒有時間去查，或者說查了也並不一定契合這個客戶的問題，當有一個大模型經過對企業內部的資料訓練，就會給他一個非常好的提示，說你可以這樣回答，極大增加了這一步的轉化率。這個就是全人的賦能，並不是針對某個場景去憑想象說如何降本增效，而是看整個全人的工作流，這個人的效率能夠提高多少。

David Martin：我覺得個人層面和企業組織層面需要分開來看。個人層面更多是跟績效管理和技能提升相關，作為員工，必須要有更加開放的觀點，願意去嘗試這些新的技術，提升自己的技術能力。因為所有人未來都要更多地使用AI去工作，所以我們要擁抱AI，而不是去迴避它。

企業則需要提升以技能為導向（Skill-based）的組織思維。在面對新技術時，更多地思考員工目前具備什麼樣的技能，五年之後需要什麼樣的技能，有怎樣的人才缺口，如何縮減缺口。有的時候，企業在內部是找不到人來填補這些缺口的，那就需要往外看，這既包括一線員工，也包括領導層。此外，我們將看到很多新的崗位出現，企業需要前瞻思考他們的職業路徑、績效管理、激勵方式，來更好地管理這些團隊。

企業還需要投入AI治理，AI應用既有機會也有風險，所以應該有一個專門的團隊來考慮如何進行投資和管控風險。

在文化上，企業要考慮一些能夠改善員工價值主張的投資，也要思考員工個人的需求和他們職業未來的發展方向，這些都是企業近期需要考慮的變革點。

馬徵：我覺得AI影響可能非常大的是在組織結構。傳統的組織結構側重於層級式，甚至軍事化的管理。這在一定程度上是合理的，因為需要保證效率、執行力和管控力。

但是AI會帶來一個巨大的挑戰——去中心化的組織形態。當每個個體有好的工具後，AI將大大增強其工作能力、效率和創造力，這個時候如果施加強管控的領導方式，反而會遏制AI帶來的紅利。這種情況下會出現非常多的自管理組織，特點是每個團隊都比較小、非常精幹，有點像海豹突擊隊，產出迭代速度都會加快。對於所謂的領導角色可能也會發生很大的改變，從原來的下達指令和監督，更多轉變為設定目標並去賦能，當然也會有檢查、跟蹤、覆盤的工作，但很重要的是留給團隊更大的空間。這對很多中國組織和企業文化來講，都是很大的挑戰。

對於領導而言，原來的領導力可能是權威式的管控，未來將更強調賦能、設定目標，或者是精神上的凝聚，一種能夠帶領大家往前走的感覺。當然，戰略目標還是非常重要，要自上而下制定，但是到帶團隊的過程中，可能出現更多的顧問式或者是教練式的領導風格，因為大家碰到的一些簡單問題，AI可能比領導解決得更好。所以對領導來講，在跨界的、複雜的，還有特別不確定的、問題不清晰的地方，會是體現領導力併發揮其價值的地方。

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